[发明专利]基于R-H点突变的系统运行安全动态分析方法

说明书

本发明涉及一种基于R‑H点突变的系统运行安全动态分析方法，该方法对大规模复杂系统的控制过程进行动态化安全分析时，其输入为：系统控制结构，以及进行Bow‑tie模型分析所需要的关键事件、故障和安全栅；对输入元素的处理过程为：将Bow‑tie模型分析结果通过计算转换为与系统控制过程对应的故障程度和防护程度，进而通过构建R‑H突变来分析该控制过程中系统安全状态的连续变化情况；获得输出为安全折叠曲面和安全突变曲线。与现有技术相比，本发明具有能够为大规模复杂系统运行期间的事故在线预警提供突破性的技术支持等优点。

技术领域

本发明涉及一种系统运行安全动态分析方法，尤其是涉及一种基于R-H(黎曼—雨果尼奥特)点突变的系统运行安全动态分析方法。

背景技术

安全是诸如高速列车运行控制系统等具有安全苛求的大规模复杂系统需要达到的首要目标。系统当前的安全状态可以视为系统经历了多个事件的发生与累积而达成的。在时间测度足够精确的条件下，事件必定是一件接一件地相继发生，而不会在同一时间并发。因此，在观测时间尺度足够精确的条件下，在系统运行阶段，随着系统运行过程的推进，系统整体的安全状态相对于运行时间或其他连续变量能够呈现出连续变化的趋势。对系统安全状态在运行阶段的连续变化进行动态的监测和控制，能够有效地预防事故的发生。

为了对系统安全状态进行监控，许多系统安全分析方法已经被开发和应用。对于大规模复杂系统而言，描述其运行阶段系统整体安全状态的连续变化过程并非易事。在现有的系统安全分析方法中，静态分析方法从模型的基本框架层面就无法适应始终连续变化的动态过程；动态分析方法则多数基于状态转移模型，虽然从模型的基本框架层面能够适应并描述简单的连续变化过程，但对于大规模复杂系统而言，由于系统的安全状态集合过于庞大，对系统安全状态的连续变化过程进行描述则会带来过于庞大的计算工作。控制系统的安全分析需要向系统操作人员和管理层提供实时的、有效的系统信息。在系统运行阶段，操作人员和管理层需要了解系统安全状态是怎样变化的以及事故是否会即将发生，进而做出正确的判断并且执行适当的操作。静态模型或者过于复杂的动态模型均不适用于运行阶段系统安全状态的动态分析。

另外，近年来，越来越多的学者认为大多数事故可主要归因于社会—技术系统中存在的突显特性。安全可以被视为由系统内多个层面间交互所产生的突显特性。在系统安全状态的连续变化过程中，这种突显特性表现为系统安全的突变；这也与现实中事故的发生总是给人们以突如其来的印象相符合。事故的发生相对于系统的整个运行阶段来说具有突发特性。换言之，想要在运行阶段对系统安全状态的连续变化进行有效监控，需要预计到系统安全状态的连续变化过程具有突变特性。但现有的量化的系统安全分析方法并没有考虑到其所预防的事故所具有的突变特性。综上所述，如何将突变特性融入到系统安全状态连续变化过程的定量分析是一个有必要解决的问题。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于R-H点突变的系统运行安全动态分析方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种基于R-H点突变的系统运行安全动态分析方法，该方法对大规模复杂系统的控制过程进行动态化安全分析时，其输入为：系统控制结构，以及进行Bow-tie模型分析所需要的关键事件、故障和安全栅；

对输入元素的处理过程为：将Bow-tie模型分析结果通过计算转换为与系统控制过程对应的故障程度和防护程度，进而通过构建R-H突变来分析该控制过程中系统安全状态的连续变化情况；

获得输出为安全折叠曲面和安全突变曲线，其中安全折叠曲面能够反映控制过程中系统整体安全状态的连续变化情况，安全突变曲线能够描述事故发生过程中在临近事故发生前或在事故发生瞬间所出现的突变现象。

优选地，该方法具体包括以下步骤：

1)明确系统的控制结构，包括组件的功能以及组件之间的交互信息，基于系统的控制结构进一步明确系统的控制过程；